我正在尝试获取一组由N行组成的数据，并扩展每一行以包括该行中每一列的平方/立方/等（升至多少由变量j确定）。数据以pandas DataFrame开头，但可以变成numpy数组。
例如：如果该行是[3,2]并且j是3，则该行应转换为[3，2，9，9，4，27，8]
我目前有一个半工作版本，其中包含一堆嵌套的for循环，非常难看。我希望有一种更干净的方法来进行这种转换，以便调试变得更容易。
我正在寻找的行为基本上与sklearns PolynomialFeature相同，但是我正在尝试仅在numpy和/或pandas中执行此操作。
谢谢！
尝试concat使用ignore_index选项删除列名称中的重复项：
df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3))
j = 3
pd.concat([df**i for i in range(1,j+1)], axis=1,ignore_index=True)
输出：
0 1 2 3 4 5 6 7 8
0 0 1 2 0 1 4 0 1 8
1 3 4 5 9 16 25 27 64 125
2 6 7 8 36 49 64 216 343 512
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